基于粒子群的牙颌模型散乱点云自动排牙算法

本文主要探讨了"基于牙颌模型的散乱点云配准技术研究"这一主题，针对牙齿三维矫正中的排牙问题进行了深入研究。在传统的牙齿矫正过程中，通常依赖于人机交互的方式，这在效率上存在一定的局限性。为了提高排牙的精确度和效率，研究者提出了一种新颖的方法，即利用粒子群优化算法对牙齿模型的特征点进行处理。 该方法的核心在于将牙齿特征点到标准牙弓曲线的距离作为目标函数，通过粒子群算法在解空间中寻找最优解。这种算法的关键在于引入了约束条件，确保在搜索过程中牙齿移动的合理性，避免了不必要的移动，从而实现了牙齿的自动排列。这种方法的优势在于减少了手动干预，如平移调整，使得排牙过程更加自动化。 配准技术在论文中被定义为解决不同视角下的三维点云数据之间的转换关系，这对于牙齿三维矫正至关重要，因为准确的配准有助于精确地评估牙齿位置并指导矫正计划。在当前的研究背景下，空间散乱点云配准主要分为依赖测量设备和测量后数据两种类型。前者依赖高精度标定设备，虽然精确但成本高昂且限制较多；后者则通过分析扫描数据的内在特征，如形状和纹理，实现多视点数据的无约束对齐，这种方法如ICP算法，被广泛应用。 论文作者张晓娟、李忠科、吕培军和王勇来自第二炮兵工程大学和北京大学口腔医学院，他们共同研究了牙颌模型的散乱点云配准算法，并将其应用于计算机工程与应用领域，于2012年发表在该期刊上。他们的研究成果展示了利用这种方法在实际牙齿矫正中的有效性和效率提升，对于改善牙齿矫正技术具有重要的理论价值和实践意义。